篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了metric笔记：Jaccard 相似系数&Jaccard距离相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1 Jaccard相似系数
- 给定两个集合A,B，Jaccard 系数定义为A与B交集的大小与A与B并集的大小的比值
2 Jaccard 距离
- 用于描述集合之间的不相似程度
- Jaccard距离越大，样本相似度越低
2.1 python实现
import numpy as npimport scipy.spatial.distance as dist # 导入scipy距离公式matV = np.mat([[0,1,1,0,1,0,1],[1,0,1,1,0,1,0]])print ("dist.jaccard:", dist.pdist(matV,"jaccard"))#dist.jaccard: [0.85714286]# 6/7以上是关于metric笔记：Jaccard 相似系数&Jaccard距离的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
